Cognos Analytics データモジュール データセットをソースとして利用

#データモジュールでデータセットをソースとして利用
データモジュールでは、Framework Managerで作成したパッケージをデータソースとする事が可能です。
さらに応用して、パッケージから一度データセットを作成する事で、RDBMS製品のテーブルデータとキューブ製品のデータをデータモジュール上で結合させて使用する事も可能です。
Cognosのサンプルの、「GOデータウェアハウスパッケージ（クエリー）：RDBMS相当」パッケージと「GOデータウェアハウスパッケージ（分析）：キューブを想定」パッケージからデータセットを作成して、データモジュール上で結合させてみます。
<img width="334" alt="014.PNG" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/147246/2f7846ad-088a-92d0-7bb2-bb1b1cd2384f.png">



#手順
「GOデータウェアハウスパッケージ（クエリー）」パッケージの「・・・」から、「データ・セットの作成」を選択。
<img width="471" alt="001.PNG" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/147246/9db92950-e0ff-e895-0257-000797e0215c.png">

「販売とマーケティング（クエリー）」→「販売（クエリー）」と開き、以下のアイテムを図のようにドラッグ&ドロップ。
・「製品」の「製品ライン」
・「時間」の「年」と「月」
・「販売の実状」の「計画収入」
<img width="960" alt="002.PNG" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/147246/66b76602-8697-f360-16fb-9804156c9616.png">

「保存」を選択し、任意のフォルダに任意の名前を付けて「保存」。
<img width="746" alt="003.PNG" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/147246/7d353950-ab0f-3f74-1d18-27f10f5d5f3e.png">

保存されたデータセットの「・・・」から「更新」。※これでデータセットとして使用可能になります。
<img width="477" alt="004.PNG" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/147246/2e9e9914-1d33-e0ab-4a78-4adb5e8e84c8.png">

この様な「正常に更新されました。」というメッセージが表示されるまで待つ。
<img width="784" alt="005.PNG" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/147246/4f896764-c177-a1ce-8bb9-c4938d71ce84.png">

同様に「GOデータウェアハウスパッケージ（分析）」パッケージの「・・・」から、「データ・セットの作成」を選択。
<img width="476" alt="006.PNG" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/147246/d3439b58-8461-805c-2003-4b05505ff898.png">

「販売とマーケティング（分析）」→「販売」と開き、以下のアイテムを図のようにドラッグ&ドロップ。
・「製品」ディメンションの「製品」階層の「製品」レベル
・「時間」ディメンションの「時間」階層の「年」レベル
・「時間」ディメンションの「時間」階層の「月」レベルの「月」属性
・「販売の実状」の「収益」
<img width="669" alt="007.PNG" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/147246/073d257a-f3fb-6d9f-8dc7-b0faef89e771.png">

名前を付けて「保存」。
<img width="748" alt="008.PNG" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/147246/0e46a4ca-3e67-3058-ab8b-6cdabf72dee8.png">

同様に「更新」。
<img width="489" alt="009.PNG" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/147246/5382537c-e74c-2a8c-0085-1ac80a0dbc8d.png">

「データ・モジュール」を新規作成。
<img width="165" alt="010.PNG" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/147246/a81f232f-b8cc-79c0-cf34-eaf4016da59c.png">

データソースとして、2つのデータ・セットを選択し「OK」。
<img width="801" alt="011.PNG" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/147246/2519d225-21ad-fe71-40f4-29dc3f8ad3cf.png">

「関係」タブで両方のデータセットを選択し、右クリックから「関係」。
<img width="540" alt="012.PNG" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/147246/17cb7732-3a67-2850-055c-5f58724c51c6.png">

「製品ライン」「年」「月」をそれぞれの表で選択し、図の様にカーディナリティーを「1対1」に指定し、「選択された列のマッチング」を選択後「OK」。
<img width="822" alt="013.PNG" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/147246/ce8fbc9c-89d1-e03c-a89c-2e5af72ee034.png">

この様な表示となる。
<img width="334" alt="014.PNG" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/147246/6b906c59-6259-0fea-937c-9f8ea742269e.png">

データモジュールを名前を付けて保存。
<img width="688" alt="015.PNG" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/147246/715ec433-40e7-c0ba-8cda-cf3a45ca18a5.png">

「レポート」で作成したデータモジュールをデータソースとして開き、図のようにリストを作成すると、二つのパッケージからのデータが、データセットを経由して結合可能な事がわかる。
<img width="286" alt="016.PNG" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/147246/aadb8d62-ed32-3508-689e-f4465400ffdd.png">

＜参考＞
「データ・セット」は作成後「更新」が必要でしたが、これはデータセット内の実データをContent Store内に保管する処理となります。
つまり、データソース側のデータが更新されると、Content Store内に保管されたデータとの間に乖離ができるため、定期的にデータセットを「更新」する必要があります。
これはデータ・セットの「・・・」から「プロパティ」の「スケジュール」タブで指定可能なので、最新データが必要な場合は、定期的に更新するスケジュールを設定するようにしてください。
<img width="452" alt="017.PNG" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/147246/aa6e0e8e-0bac-cf56-ebed-67ae4f6b6d45.png">


#自己学習記事一覧
**Cognos Analytics をエンドユーザーの方に自己学習して頂くためのサイト**
https://qiita.com/shinyama/items/95885c7246dc413b6448